滴滴资深反作弊策略工程师(网约车)(JR2026011300G)
任职要求
1、本科及以上学历，计算机或数学等相关专业。 2、2年及以上在数据分析或数据挖掘或机器学习或数据工程或后台开发等方向的工作经验。 3、熟悉Mysql/Hive/Hadoop/Spark，…
工作职责
1、深入理解滴滴的业务模式、交易流程和系统架构，发现潜在的风险问题，和产品技术、业务运营高效沟通，设计合理的风险解决方案。 2、独立思考某个业务环节或场景，建设特征体系，通过数据分析或模型构建，定量识别分析潜在的风险和业务影响。 3、建立合理的指标体系和异常监控体系，与数据工程团队配合，形成可视化的监控系统便于快速感知。
1、深入理解滴滴的业务模式、交易流程和系统架构，发现潜在的风险问题，和产品技术、业务运营高效沟通，设计合理的风险解决方案。 2、独立思考某个业务环节或场景，建设特征体系，通过数据分析或模型构建，定量识别分析潜在的风险和业务影响。 3、建立合理的指标体系和异常监控体系，与数据工程团队配合，形成可视化的监控系统便于快速感知。
1、深入理解滴滴的业务模式、交易流程和系统架构，发现潜在的风险问题，和产品技术、业务运营高效沟通，设计合理的风险解决方案。 2、独立思考某个业务环节或场景，建设特征体系，通过数据分析或模型构建，定量识别分析潜在的风险和业务影响。 3、建立合理的指标体系和异常监控体系，与数据工程团队配合，形成可视化的监控系统便于快速感知。
1、负责公司核心业务（营销活动、社区互动等）的反作弊风控体系设计与迭代，覆盖事前预防、事中实时拦截、事后追溯治理。 2、负责拆解各类黑灰产作案链路，持续追踪黑产新型手法与迭代逻辑，制定反制策略与对抗方案。 3、负责规则策略、特征体系、团伙挖掘、行为风控的设计与落地，结合业务场景搭建用户、设备、行为等多维度风控特征。 4、联动算法团队优化机器学习模型、图计算团伙模型，优化风控核心指标，平衡风控效果与用户体验。 5、负责线上重大风险事件、批量作弊问题的应急响应、溯源分析、闭环治理，并推动风控体系常态化迭代升级。 6、对接业务、产品、算法、数据、安全等团队，输出风控解决方案、业务安全规范。
1、风控策略实时对抗 主导账号安全（B端和C端盗号/虚假注册）、营销反作弊（群控羊毛党/演唱会黄牛）等业务线的风控策略体系建设，通过策略+模型+AI 的多层防御架构，实现99%+ 的风险拦截准确率和90%+的召回。 基于TB级用户行为数据（设备画像、行为序列、关系网络），构建知识图谱与实时风险评分模型，动态识别新型攻击模式。 2、攻防对抗与技术研究 跟踪黑产最新技术（如模拟器批量注册、OCR绕过验证码、营销反作弊绕过），设计自动化攻击检测告警与防御方案。分析黑产利益链，联动产品/运营团队优化业务流程（如注册流程、营销活动规则），从业务源头降低风险。